生產計劃與調度管理制度-資料下載頁
2024-11-08 04:22本頁面
【正文】 中設置多個時間斷點，通過改變假設條件來進行生產預測；同時，也可以進行回放分析，這在傳統(tǒng)仿真方法中是無法實現的。對多劇情仿真的管理由仿真劇情管理Agent實現；同時，仿真參數和得到的結果也將作為知識保存在案例庫中。調度因素分析Agent：接收來自數據采集模塊的實時生產線數據，比較仿真數據與生產數據的差異，如果發(fā)現兩者有較大的偏差，即參數超出了允許的域值范圍，則使用中心推理機分析原因，并將分析的調度因素傳遞給優(yōu)化策略管理Agent，作為調整調度模型和算法的依據。同時，將調度因素反饋給數據采集策略Agent，由后者按一定的策略完成下一步的生產線數據采集工作。(三)動態(tài)數據注入單元由數據采集策略Agent根據調度因素分析A—gent反饋的結果生成下一步的數據采集策略，然后派出對應的移動Agent到生產制造EMS系統(tǒng)中采集生產線上的生產數據。由于柔性制造系統(tǒng)生產線由上百個生產設備構成，如果對所有的生產數據進行采集必然影響數據的采集效率，所以采用移動Agent既縮短時間又提高數據的精確性，同時還可以根據需要對數據作一定的預處理以縮小傳遞的數據量。(四)用戶界面交互Agent 負責把仿真數據展示給用戶，同時，接收用戶對仿真模型或參數的控制。使用戶可以實時地控制仿真的整個過程，并利用仿真結果指導生產和數據采集過程。模型運行機制從圖3中可見，動態(tài)數據驅動仿真的過程與生產線的生產過程是并行進行的。仿真系統(tǒng)根據一定的時鐘節(jié)拍采樣生產線上的數據；然后，將仿真數據與生產線數據作比較，使用因素分析Agent分析原因。如果發(fā)現兩者有較大的偏差，即參數超出了允許的域值范圍，則調整仿真模型，重新進行仿真。其中，仿真模型根據動態(tài)注入的生產數據完成自適應調整是整個DDDAS的核心，本文采用分層優(yōu)化的思想生成調度方案，同時達到全局和局部的優(yōu)化目標。首先，將智能搜索技術與離散事件仿真技術相結合，得到上層的調度方案；然后，應用優(yōu)化策略Agent對仿真結果進行分析，找到進一步優(yōu)化的方向，利用啟發(fā)式調度規(guī)則進行方案調整得到下層的調度方案，并反復地使用仿真進行驗證。不僅下層的調度方案建立在上層調度方案的基礎上；同時，上層的調度模塊接受下層調度方案的局部優(yōu)化解作為啟發(fā)信息引導搜索過程，以加快收斂，在較短的時間內得到全局的優(yōu)化解。與傳統(tǒng)的靜態(tài)仿真不同，DDDAS仿真能動態(tài)地吸收新的數據，并將仿真過程同真實系統(tǒng)相融合，讓二者相互協(xié)同起來。一方面，通過真實系統(tǒng)運行過程中產生的參數同步地對仿真系統(tǒng)進行調整，可以大大提高仿真的準確性、時效性、智能化；另一方面，通過仿真提供的數據同步地為真實系統(tǒng)地運行提供決策支持，這些將大大地擴展仿真系統(tǒng)的應用能力。第五篇：生產計劃與調度搜集資料JIT生產模式：JIT生產是日本豐田汽車公司根據自身的特點，逐步創(chuàng)立的一種獨特的多品種、小批量、高質量和低消耗制造模式的生產方式。JIT生產的基本原理來源于超級市場以需定供的管理方式，即供方依據訂貨傳票（看板）的要求，在規(guī)定的時間將貨品配送到需要的地點。也就是只在“需要的時間，供應所需要品質和數量的產品”，具體地說就是每一個階段加工或供應產品的品質、數量和時間由下一階段的需求確定。因此JIT生產是指在生產組織的各個層面上，采用通用性強、自動化程度高的機器設備，以不斷降低成本、無廢品和零庫存為目標的一種生產方式。簡而言之是在面對不斷變化的市場，以盡可能低的成本，按照所需的數量，以完美的質量為顧客提供所需的產品和服務，最大程度地滿足顧客需求。JIT生產的核心是消除一切浪費，其實現途徑就是通過實現“標。零庫存”目混合遺傳算法：混合遺傳算法就是將遺傳算法與其他算法相混合，互取所長，互補所短。比如遺傳算法與模擬退火算法的混合，就是將遺傳算法的全局搜索能力與模擬退火算法的局部搜索能力結合起來，形成一種強大的算法。類似的還有：遺傳算法與最速下降法的混合、蟻群算法與遺傳算法的混合等。遺傳算法的基本運算過程如下：a)初始化：設置進化代數計數器t=0，設置最大進化代數T，隨機生成M個個體作為初始群體P(0)。b)個體評價：計算群體P(t)中各個個體的適應度。c)選擇運算:將選擇算子作用于群體。選擇的目的是把優(yōu)化的個體直接遺傳到下一代或通過配對交叉產生新的個體再遺傳到下一代。選擇操作是建立在群體中個體的適應度評估基礎上的。d)交叉運算：將交叉算子作用于群體。遺傳算法中起核心作用的就是交叉算子。e)變異運算：將變異算子作用于群體。即是對群體中的個體串的某些基因座上的基因值作變動。群體P(t)經過選擇、交叉、變異運算之后得到下一代群體P(t+1)。f)終止條件判斷:若t=T,則以進化過程中所得到的具有最大適應度個體作為最優(yōu)解輸出，終止計算。交叉算子：變異算子：輪盤賭的方法：
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